数据库高并发

1.用一个标识,在选择那张票的时候先用(Update 表 set 票flag='占用了!' where 票flag='未占用' and ..)这样是保险的,不可能存在并发问题,这就牵扯到sql锁机制问题了,你可以测试一下,其实sql中update是先查询出然后删除再添

这个问题 问的范围太广泛 ,但是基本可以从架构入手.1,最基本的 服务器 如tomcat ,apache的性能优化2,最基本的技术框架的代码优化3,最基本的数据库优化 如mysql,sqlserver,oracle.4,服务器数据库的集群与分布式5,使用高效率的中间件,如 redis,mq等 反正如果说如何面对高并发,还是要看你的项目的需求来驱动技术的需求解决方案.没有最牛的方案,只有最适合的方案~.

通常情况下在PHP中MySQL查询是串行的,如果能实现MySQL查询的异步化,就能实现多条SQL语句同时执行,这样就能大大地缩短MySQL查询的耗时,提高数据库查询的效率.目前MySQL的异步查询只在MySQLi扩展提供,查询方法分别是

高并发:在极短单位时间内,极多个请求同时发起到服务器.需要了解大数据高并发的瓶颈在哪里,一般都是数据库层面的,机械硬盘承载不起非常快速的读写操作,cpu承载不起大量的逻辑运算,所以最基本的解决思路就是:1.换固态硬盘加快硬盘的读写效率.2.建立缓存中间件降低对硬盘的读写次数,缓存不用多说了,最最最基本和重要的优化策略.3.将硬盘的读写或者数据的计算分摊到多台机器上,也就是集群.hadoop就是基于这个层面的.4.良好的查询算法,降低读的次数,分表,分库,索引等都是基于这层面的.理论上来讲,在带宽充裕的情况下,只要遵循上面的4个思路进行延伸就可以解决大部分的高并发问题.

分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统,每台计算机可单独放在一个地方,每台计算机中都可能有DBMS的一份完整拷贝副本,或者部分拷贝副本,并具有自己局部的数据库,位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接,共同组成一个完整的、全局的逻辑上集中、物理上分布的大型数据库.

“高并发和多线程”总是被一起提起,给人感觉两者好像相等,实则 高并发 ≠ 多线程 多线程是完成任务的一种方法,高并发是系统运行的一种状态,通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现. 高并发是一种系统运行过程中遇到的一种“短

如何处理大量数据并发操作 文件缓存,数据库缓存,优化sql,数据分流,数据库表的横向和纵向划分,优化代码结构!锁述的概 一. 为什么要引入锁 多个用户同时对数据库的并发操作时会带来以下数据不一致的问题:丢失更新 A,B两个用户读

改善IO性能,例如大缓存,使用磁盘阵列等分散压力:服务器集群,负载均衡,读写分离、数据库分片等.

这个问题太宏观了,一时半会这里这里是说不清的大概你可以搭建数据库主从同步,实现读写分离,主库写,从库读,这样会很大的缓解并发然后就是你设计表的时候,最好简单一点,每个表的列不要太长,然后字段精度能少则少

数据库建立多表关联,关键业务数据字段和查询字段建立索引,对唯一性建立好,同时多任务并发时程序设计时注意数据的合理性检验和用户处理数据有问题时的友好提示见面,建立好的结构文档说明,同时对关键字段的关系型作好记录,有效地设计多表的结构安排,尽量减少数据的冗余,同时又要避免对历史数据的影响,保持良好的数据管理

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